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hurricane evacuation
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在飓风疏散时为高效管理实际大型交通网络部署可扩展的流量预测模型
基于多层感知器与长短期记忆模型的交通预测系统应用于路易斯安那州实施的真实交通预测系统中,在 7 天飓风影响期间 6 小时的长期拥堵状态预测准确率达到 82%,并且短期速度预测模型在 1 至 6 小时的疏散时段中表现出 7%至 13%的均方绝
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20 days ago
网络范围内快速增强的飓风疏散交通预测:基于交通检测器和 Facebook 移动数据的深度学习方法
通过利用交通检测器和 Facebook 的运动数据,本研究开发了一种数据驱动的交通预测模型,可用于预测飓风撤离期间的交通情况,该模型能提前预测未来交通拥堵情况,为交通管理官员采取积极措施减少撤离延误提供帮助。
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8 months ago
利用连接车辆数据预测飓风疏散期间实时交通事故风险
利用连通车辆数据中的车速和加速度等信息,运用高斯过程提升和极端梯度提升机器学习模型等方法,在实时中预测飓风疏散期间可能出现的交通事故风险,可帮助交通管理人员有效利用资源以主动采取安全措施。
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a year ago
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